幣圈小鯊

今年的活動 @TaipeiWeek 今年是我第一次參加 TBW 台北區塊鏈週。 對於一個喜歡區塊鏈的普通小鯊來說，這次活動真的讓我非常驚豔。 感謝 周周 (chochou33)和 真真(blockjengirl) 能舉辦這麼棒的活動，還能邀請到非常多知名 KOL 演講，真的很厲害。禮拜六的中文演講現場人潮爆滿，真的是要擠破頭才能進去，倉庫都快爆倉了，「我的倉呢？」 雖然台灣區塊鏈詐騙非常多，但我這次遇到的群友和 KOL，卻都讓我很震驚。大家的資源分享讓我受益良多，每個人都有自己的策略與血淚史。 以下純屬我個人的小小感想： 作為入圈不到一年的新手，這一路跌跌撞撞，在各個群組之間穿梭，看了非常多東西。無論是套資費、開合約、打狗、嘴嚕，還是參與項目，都有很多學習與體驗。 幸運的是，我得到了許多前輩無私的分享與幫助，讓我在這條路上不再孤單。 真真(blockjengirl) 5 月認識的，沒想到真真會私訊我 TG 聊一些嘴嚕的項目，也會推廣一些項目之類的，中間我很少嘴嚕是我家裡發生一些事情，也謝謝關心，那時候Ron總還有辦線下SMC的課程，那天整個大遲到，那時候我是第一次見到真真，因為家裡事情還沒弄好所以趕緊回去了。這次終於有KYC到了，謝謝妳的親筆簽名。 展展(jhaninvest) Timefun 項目的靈魂人物，謝謝展展以及展群的各位。雖然我完全不懂這項目的概念，但展展的介紹讓我了解很多，還大方地介紹了群裡的管理員 SIA、Henry，以及群友 wang 等等。前幾天鯨魚被盜，一大早喊 Call，結果有買的群友都賺了。 社牛鯊貓(shashayu17)還帶我去認識她的朋友們，最後也遇到了超年輕的秀蘭丸。 K 老闆(Mr_KEth0x01) 帶我認識小飛哥( xiaofei_btc) 、威廉董以及33，不要對我有太大的期待嘿，不然我壓力會很大。謝謝你的信任，也祝未來事業越做越大。 威廉董(weilin58259960 ) 對你的印象最深的，就是前幾天你虧了 6000 刀 XD，剩下的細節都快忘光了，抱歉啦。 Ken(Cyanyu_bnb) 分享了一些秘辛，無論是人還是交易所的部分，都讓我大開眼界。還送了我薯條，並聊到對未來 AI 的看法，很感謝。 老兔(oldrabbit_eth) 透過滷肉飯群認識的，第一次 KYC 是在 Ourbit 線下。後來又因為 QuBitDEX 的事情，讓我更深入理解區塊鏈。每次開會都像醍醐灌頂，前期也很感謝你指點我的文章內容。 Ron 總(AKCB_Ron) 在滷肉飯社群中，舉辦了很多活動與抽獎，包了不少紅包，也辦了線下聚會，努力爭取許多資源給群友，真的很用心。 菜姊(Carrot_web3) 是我第二次 KYC 認識的。當初你說的第一句話我印象深刻：「是不是因為我太漂亮才讓你這麼害羞？」😆 菜姊在百忙之中還特地到會場，真的辛苦了，祝你後續項目推廣一切順利。 6 總(0x_66660x) 帶我認識了 E神哥 和提姆老師。 E 神哥(easonchou0621)：團隊非常厲害，還分享了套利的內容，祝你的公司能蒸蒸日上。 提姆老師(timtung_eth )：Ton 貼紙高手，也是少數我見過會在 Hype 鏈上打狗的老師。 很謝謝 6 總給我機會，也分享了許多想法。第一次見到你真的很開心，衷心感謝。 51 老師(0x51515151) 第二次見到 51 老師，鏈上大神，分享了月化 300% 的套利模式（當然也有風險只是比較小）。謝謝這幾天的關心，我最深刻的印象就是你喊的 RFC，結果漲翻天。 yiyi(yi_0411) 是我打狗的師傅。去年剛入圈時什麼都不懂，聽了撒幣哥演講後還在努力學。後來無意間進了 yiyi 的打狗群，當時喊了很多 CA，還講到銀狗金狗，剛進去的我什麼都不懂，只能慢慢詢問。 有次我對 pumpfun 發幣好奇，就去問 yiyi，本以為你會打字回覆，結果直接語音 42 秒詳細教我怎麼發幣，還提醒我怎麼發才能吸引別人買。這份耐心我一直記得。 M30(m30_2022) 應該是我最近才認識的 KOL，TBW 前幾週才加的。妳的「30 秒帶你認識幣圈術語」真的很棒，很符合年輕人喜歡的短視頻風格，在資訊爆炸的時代尤其重要。 我才進群一週，你就半夜打電話找我談合作，讓我受寵若驚，也有點擔心自己做不好或達不到你的期待。不過很謝謝你無條件給我的信任，這份信任我很珍惜。 烏冬老師(egyptk6) 是在嘴嚕的過程中認識的。現在也會關注你分析的項目，你的文章總是走在很前面，特別是一些 AI 項目，讓我收穫很多。 Hedda老師(Rav_Hedda) 0xmediaco 的 Co-Founder，也是 Scallop 生態大使。謝謝你在百忙之中抽空分享，讓我學到很多關於 DeFi、INFINIT、Minara ai 的內容。對了，妳本人比照片好看許多，完全沒有落差問題！老師您有空再傳照片給我謝謝，如果照片沒刪的話。 BG 攤位 魚丸(dajotow)、91(zoey9191)、肥貓(error_5477) 三位都非常親切、專業。魚丸超高，介紹 Biget Wallet 活動時很仔細耐心；91 對陌生人也很友善也謝謝分享許多項目的資訊；肥貓還幫忙驗證 Labubu 是否正版，最後得到肯定答案，謝謝你們。 湛藍女團 第二天活動攤位超多人，女團成員們即使超時也努力讓粉絲合照，真的很辛苦。這次出了卡片，不知道明年會不會出公仔？看到女團與粉絲就跟我見到羊(liyinjyun)還有Slash(Trader_Slash)一樣，很像粉絲看到偶像一樣，不過有跟偶像握到手心滿意足了。 Lin 老師(Airdrop_Lin) 很喜歡你分享的內容，特別是「小本金慢慢放大」的想法，透過 DeFi 與其他項目的方式，給了我很多啟發。 Cheng(Cryptocheng777)和好玩一直玩(cryptokeepplay) 突然的 KYC，讓我有點措手不及，沒聊到什麼，不過還是很高興見到你。 豬大哥(WenZis7414) 你的 DeFi 項目讓我大開眼界。 悟空(0x_indigo) Vegas 通道這一招，讓合約賺得飽飽的，實在太強。 狗哥(b66ny) 最後一場活動時，在全家買東西遇到你，從巷口一路走到會場。你非常親民，甚至還知道我是誰，還關心我在區塊鏈的狀況，最後還一起拍了合照，真的讓我感動。 宥子(yoliu0614) & (pikaboopikachu6) 謝謝你們邀請我參加其他線下活動，也KYC兩位謝謝。 明年小小願望 希望明年還能繼續留在區塊鏈，並與還沒 KYC 的人 KYC： 給我沉浸式翻譯的 Cindy 姊(Cindy_Arb) 還有布萊阿~怎麼去日本了(BrianJiang666) 嘴嚕認識的 Babyrage(Babyragge8135)，總愛叫我色鯊的 喵喵(miaomiao_eth) 還有優卡(yoaka__)、烏冬老師和哈魯(0xHaruHaru)等等 說了這麼多，其實我認識的幾乎都是網友，很多人還沒真正見過面。但我真的發自內心感謝每一位。 能遇到這些前輩與朋友，讓我在幣圈少走了許多歪路。這些知名的 KOL 和群友，願意抽出時間幫助小白、解答疑惑、分享項目，這份熱情和善意，是我能繼續留下來的重要原因，小鯊把這份感謝永放心中。 雖然外界對幣圈常有負面看法，也確實存在很多詐騙，但我看到的，是一群仍在努力耕耘、為這個行業付出的人。 台灣，還是有很多暖心的人，謝謝大家願2026再見。 今年KYC我應該沒有得罪老師們吧，如果有直接私訊跟我說謝謝，這麼晚了我就不@怕吵到各位老師們休息。 寫了一整天總覺得還是寫得不好。 #taipeiblockchainweek

@yi_0411 @yoaka__ @claudeai @openclaw @GeminiApp @yoaka__ 妳看看妳看看 yiyi最愛開玩笑了

@0xSmallshark @yoaka__ @claudeai @openclaw @GeminiApp 嘻嘻 開玩笑的😂😂😂

【 🫧 AI Nerdy Taipei｜工具小整理 】 經營兩年的私群，第一次辦線下聚會，沒想到群裡臥虎藏龍，紀錄這次大家提到的 AI 工具！ 📌 工具 / 資源 1️⃣ @claudeai Cowork 主力工具，拿來研究、寫 bot、跑瀏覽器任務，Dispatch 基本上已經可以取代 @openclaw 🦞 2️⃣ @GeminiApp 這次邀請函也是用 Nano Banana 生的，大家也有聊到它做圖、記憶功能跟溝通方式。 3️⃣ @n8n_io 模板庫 適合拿來看 workflow 範例，對想做自動化的人很實用。 4️⃣ Google @stitchbygoogle 偏 UI / 設計生成，大家現場也有玩。 5️⃣ @Remotion 適合做 AI 短影片，有人分享 GitHub 專案跟影片教學。 6️⃣ 法律 / 法規類工具 像 twlawbot、LawChat、TailExi 這類，偏實用型。 💡 分享環節，八啡分享最讓人印象深刻的 Skill GStack github.com/garrytan/gstack 它的核心不是以 YC 的代理人視角，幫你把一個想法拆到很具體。 裡面我覺得最強的是 /office-hours 有兩種模式： 🔹 Startup Mode 適合有商業意圖的項目 會一直問你幾個很痛的問題： • 有人真的需要嗎 • 現在大家怎麼解 • 誰痛到願意馬上付錢 • 最小切入點是什麼 • 你有沒有真的觀察過用戶 • 三年後這市場還在不在 🔹 Builder Mode 適合 side project、黑客松、開源、學習型專案 比較偏腦力激盪，不會一直逼你商業化。 另外它還有幾個搭配指令也很實用： • /office-hours：先拆問題 • /plan-ceo-review：看方向夠不夠大 • /plan-eng-review：看技術執行面 • /review：做 code review • /qa：測 staging 網址 感謝第一場的群友，我們期待下次見✨ @hsinpingwang119 @ArcoShina @yoaka__ @zoey9191 @jhaninvest @scvjoker @yi_0411 @0xsmallshark @llamabuffet @cryptotw_meme

@yi_0411 @yoaka__ @claudeai @openclaw @GeminiApp 乾.... 妳血口噴人

@0xSmallshark @yoaka__ @claudeai @openclaw @GeminiApp 老實說真的有

@yi_0411 @jhaninvest First

快 快 快！ 參加 Bitget Wallet 限時加息活動 20%APY🔥 最高額度給到10萬U 謝謝@jhaninvest 懶人包

@yoaka__ @claudeai @openclaw @GeminiApp @yi_0411 老實說一下，我明明沒有一直黏著妳，對不對😤

@0xSmallshark @claudeai @openclaw @GeminiApp 從頭到尾黏在yiyi旁邊

@SexyMichill @MEXC_Official @BitMartExchange 我來自台灣海峽的鯊魚

包包真的太多了…🥹 不如割爱送給家人们 🎁✨ 奖项如下： 🎒 @MEXC_Official 后背包 ×1 🎒 @BitMartExchange 后背包 ×1 💰 加码再抽一名 20U 发财金 ×1 参与方式很简单！ 只要留言告诉我你来自哪里👀 ⏳ 24 小时后开奖

@Trader_Slash @osldotcom 有沒有可能你的錢太多 掏空這間交易所？

超級躁... 雖然合規確實會比較龜毛 但要超過兩小時的才能出金真的很躁 我怎麼記得當年Hashkey都沒那麼久 @osldotcom

@yi_0411 @osldotcom 先給我U 我才能存

躺平這幾個月把手上的幣都換成穩定幣放理財了 大部分平台給的大概就 6～10% APY 等等準備把一部分穩定幣移去 @osldotcom 的 StableHub 活動跑一下 年化直接給到18%，比大部分平台高出不少 💞也和你們分享活動內容💞 《新用戶 1000U 跑 7 天 100% APR》 直接現賺 20U 出來 《老用戶 每幣前30,000U 享 18% APR》 💰超過 30k 的部分也有 3.24% 收益 每天快照，隔天直接發，要提領也隨時可提，不用鎖倉，也不用另外操作 比較擔心安全性的朋友們可以參考⬇️ @osldotcom 是 ✅ 香港SFC持牌 + 港交所上市（863.HK） ✅ 10億美元保額 ✅ 穩定幣↔美元 1:1 零滑點零手續費即時換 ✅ USDGO 由 Anchorage 合規監管發行

@Crypto_Tony66 @SexyMichill @yummmycrypotato 發紅包 謝謝😊

@SexyMichill @yummmycrypotato 今年久違的打單😍😍

推特好無聊 不想看其他內容 泛流量我去其他地方看就好了 你們倒是發發幣圈內容或是自己的生活也好啊😭看看你們生活我也開心⋯⋯ 看來要開始取關了

@yummmycrypotato @Crypto_Tony66 換你發紅包🧧

Yummy發財金好像很不錯耶！🤣

@jhaninvest @claudeai @HSINPINGWANG119 @yoaka__ @zoey9191 @scvjoker @yi_0411 @llamabuffet 不愧是展展～

回來啦～今天大家都分享好多不同的 AI 📚 學習到太多了！每個人都有自己正在做的 Project，我這小白寫一堆筆記回家研究！ 印象最深刻的就是加入 @claudeai ，完全可以解決你專案跟日常大部分的需求。 Yoaka 線下帶活動節奏很讚，很好的引導大家分享自己平時用的 AI跟心得。這是一場超棒的讀書會，我們等第二屆🫡

@yummmycrypotato 都創社群了 還偷懶沒打單

@0xSmallshark 你拿很多了！我最近沒打單 等等我

@yummmycrypotato 沒揪我

I’m back to gym 🫡💪🏼

@yi_0411 妳又誤會什麼了😨

@0xSmallshark 我全都知道了

以前我很少去思考女性在 金融 或 Web3 的角色 這件事 我只是一直在想還有什麼是我不懂、可以學習的？ 怎麼讓金錢成為讓我更自由的工具？ 我從小就是個習慣自己做決定的人， 也因此深信，我可以為任何結果負責 但直到剛出社會時，我才明白 擁有決定權，並不代表成熟 那時，我因為信任一位客戶口中「穩定高報酬」的機會，交出了所有積蓄 最後，人和錢一起消失了 那次的挫折讓我明白 保護資產，永遠是自己的責任 從那天起，我就決定以後永遠不會將資金交給其他人操作 與其依賴他人，不如依賴自己的判斷，就算虧損，起碼會清楚自己錯在哪裡 我們從小被教育要穩定、要安全、不要冒險 但在投資的世界裡，我學會了如何衡量風險，並為結果負責 兩年後，我存回了一筆錢，並做了一個身邊親友都無法理解的決定 將全部積蓄投入加密貨幣 但這次不一樣 我有研究、有理解，更有承擔波動的心理準備 不是盲目的豪賭，而是對自己判斷力負責 投入後的頭幾個月，即使市場沒什麼漲幅，但我依然相信它的價值 後來，資產成長了將近十倍 我覺得我很幸運，但我更清楚 那次的成長，源於那次跌倒後的學習 我心中的 Lady Forward，從不追求完美 會失敗，但從不逃避 會犯錯，但永遠願意學習 可以溫柔，但絕不天真 可以選擇相信他人，但她更相信自己的判斷力 在這個 Lady Forward – International Women’s Day，我想說： 女性在市場中，不只是「參與者」； 我們完全有能力，成為自己人生與財務選擇的「主導者」 謝謝 @BitgetTC 38婦女節禮物 #LadyForward #Blockchain4Her 【合作披露】與 Bitget 有持續關係，包括節慶禮盒贈送及部分推文的金錢報酬 感謝支持，關係持續中，所有相關討論皆已透明標示

@yi_0411 哪有....

@0xSmallshark 你這麼會賺了

@0xYukiRabbit 沒揪我啊

来了新加坡 Openclaw的交流会 好多人，嘉宾分别讲了现在龙虾可为我们做什么事情 其中他们还做了一个实时和你的龙虾进行对话，声音很真，不说我都以为是真人的程度….. 真的是有点东西的，这样看下来我接的豆包模型还是其他的都Low爆了😭

@yi_0411 @BitgetTC 以我對妳的瞭解 這樣太慢了 喊一隻Ca最快😗

@0xSmallshark @BitgetTC 都給你介紹活動了

幣圈行情不好沒關係，山不轉路轉 一起到 @BitgetTC 交易美股吧🙌

@traderwanwan 還得是萬總

我幫 AI Agent 裝了一顆「第二大腦」：從自建知識引擎到 NotebookLM 的實戰紀錄 最近在折騰 OpenClaw（一個開源 AI Agent 框架），做了一件我覺得蠻有意思的事：幫我的 AI 研究助理裝上了一顆真正的「第二大腦」。 從自己寫知識引擎、踩一堆坑、到最後用 Google NotebookLM 串出一套自動化研究系統，整個過程分享給大家。 ─── 問題：看完就忘 我每天在 X 上會看到大量技術文章——Polymarket 的套利數學、AI Agent 架構設計、量化交易策略。 問題是，看完就忘。 三天前讀過一篇講 Frank-Wolfe 演算法的長文，寫得非常好。但等我真正需要的時候，只記得「好像有看過」，找不到了，更別說記住裡面的關鍵公式和結論。 我想要的很簡單：一個能幫我讀文章、整理重點、分類歸檔、之後還能提問的系統。不是書籤管理器，是真正能消化內容的東西。 ─── 第一版：自建 LearnerLLM 一開始我自己寫了一套知識引擎，叫 LearnerLLM。 概念很直觀：餵入文章 → LLM 提取結構化知識點（claims）→ 存入本地知識庫 → 支援查詢和衝突檢測。能拆 claim、標信心度、還能偵測新舊知識之間的矛盾。 聽起來不錯？實際跑起來三個致命問題： 維護成本太高。 作為一個人的 side project，花在維護引擎的時間比花在研究的時間還多。 知識品質不穩定。 同一篇文章跑兩次可能得到不同結果，沒有 ground truth 校驗。 缺乏 source-grounded 回答。 提問時回答是基於被「翻譯過一次」的 claims，不是原始文章。多一層抽象，準確度就有損耗。 用了一陣子，我開始覺得我在重複造輪子。 ─── 轉折：發現 NotebookLM 某天在 X 上看到有人分享了一個 OpenClaw 技能——nblm，可以用指令操作 Google NotebookLM。 NotebookLM 的核心特色是 source-grounded answers：你丟資料給它，所有回答都嚴格基於你提供的來源，每個結論都帶引用，不會自己編東西。 這不就是我在 LearnerLLM 裡想做但做不好的事嗎？ 而且它還支援 URL、YouTube、PDF、純文字等多種格式，能按主題建 Notebook，能生成 podcast 和簡報。唯一的問題是沒有官方 API，但 nblm 用瀏覽器自動化繞過了這個限制。 我決定關掉 LearnerLLM，全面轉向 NotebookLM。 ─── 動手：寫一個自動化研究 Skill 光有 NotebookLM 還不夠。我需要的不是「手動上傳然後手動提問」，而是一套完整的自動化流程。 所以我寫了一個叫 notebooklm-learning 的自訂技能，定義了完整的研究工作流：收到連結 → 自動判斷內容類型和主題 → 匹配或建議 Notebook → 上傳來源 → 提取核心知識點 → 用中文回報結構化摘要。 幾個設計上的細節： • 不同內容走不同路徑：一般 URL 直接上傳，YouTube 走專用接口，X 推文比較麻煩——NotebookLM 不吃 X 連結，要先用瀏覽器自動化讀內容再轉純文字上傳 • Notebook 顆粒度刻意控制在適中：不會太大（如「科技」），也不會太小。像 polymarket、openclaw 這樣剛好 • 建新 Notebook 一定要我確認：避免 Agent 自作主張亂開主題 整個流程寫在一個 SKILL md 裡，Agent 會按步驟自動執行。 ─── 實際效果 現在我的日常是：看到好文章 → 丟一句「研究這篇 」 → 幾分鐘後收到中文研究報告 → 知識自動歸檔。 跑了幾天，NotebookLM 裡已經累積了好幾個主題知識庫——Polymarket 的套利數學和交易機制、OpenClaw 的生態分析，還有其他主題在持續累積中。 最關鍵的是，這些知識不只是被「存起來」。我隨時可以對 Notebook 提問，回答嚴格基於已有來源。跟直接問 ChatGPT 完全不同——NotebookLM 不會給你幻覺，來源裡沒有的它會直接說不知道。 ─── 終極目標：連找文章都交給 AI 寫到這裡，我突然意識到：現在的流程裡，「找到值得讀的文章」這一步還是我自己在做。 但為什麼要是我？ 未來的理想流程是：我只需要定義主題，Agent 自己去搜尋相關的文章、論文、討論串，篩選過後丟進 NotebookLM 學習。等它消化完，我直接提問就好。 我不需要讀完每一篇文章，我只需要問對問題。 從「我找文章 → 我讀文章 → 我整理筆記」，變成「我定主題 → AI 找資料 → AI 學習 → 我問問題」。人類負責方向和判斷，AI 負責搜尋和消化。這才是 AI Agent 真正該有的分工。 但要走到這一步，有一個更底層的問題要先解決：Agent 之間怎麼協作？ 現在我的兩個 Agent 還是靠 Discord 頻道間接溝通，主力 Agent 沒辦法直接派任務給研究員。更別說讓 Agent 自己去外部搜尋資料、管理預算、甚至根據結果決定下一步行動——這些都需要一套更完整的 AI Agent 基礎設施。 像是 @Xyberinc 在做的事情就是讓 AI Agent 能夠真正獨立運行、互相協作、甚至自主調配資源。某種程度上，這就是我現在手動拼湊的多 Agent 架構想要進化的方向。 等這些底層設施成熟了，未來 Agent 對 Agent 之間的網路會越來越活絡，你會發現再也沒有 SEO, KYC 取而代之的是AEO, KYA 等等。 努力追上吧！